โกศล ดีศีลธรรม
Koishi2001@yahoo.com

ปัจจุบันเป็นที่ทราบกันดีว่าการปรับปรุงผลิตภาพกระบวนการได้มีบทบาทลดต้นทุนและสร้างผลกำไรให้กับธุรกิจ  ดังนั้นเป้าหมายสำหรับการพัฒนาผลิตภาพกระบวนการจึงมุ่งลดอัตราของเสียและลดรอบเวลาการทำงานเพื่อสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าซึ่งส่งผลต่อการเพิ่มส่วนแบ่งตลาด (Market Share) ด้วยเหตุนี้การประเมินวัดผลด้วยมาตรวัดกระบวนการ (Process Metric) จึงถูกเชื่อมโยงกับปัจจัยมาตรวัดคุณภาพผลิตภัณฑ์และผลตอบแทนการลงทุน

โดยทั่วไปมาตรวัดกระบวนการได้มุ่งเน้นประเมินคุณลักษณะผลิตภัณฑ์ (Product Attribute) แต่อาจไม่ครอบคลุมถึงการวัดระดับคุณภาพผลิตภัณฑ์ โดยเฉพาะมาตรวัดเกี่ยวกับสมรรถนะผลิตภัณฑ์ เช่น ขนาด ความคงทน ความสะดวกใช้งานและความปลอดภัย เป็นต้น สำหรับการวัดผลิตภาพตามมุมมองทางเศรษฐศาสตร์ได้ถูกแสดงด้วยสัดส่วนผลิตผลเทียบกับปัจจัยนำเข้า ซึ่งตรงกับแนวคิดประสิทธิภาพ (Efficiency Concept)

ส่วนการวัดผลทางคุณภาพมักกล่าวถึงประสิทธิผล (Effectiveness) แต่ประเด็นหลังมักไม่ค่อยให้ความสนใจในการวัดผลสำหรับบางธุรกิจ เนื่องจากการวัดปัจจัยคุณภาพมีความยุ่งยากและไม่สามารถแสดงผลเป็นรูปธรรม ดังนั้นการประเมินผลงานระดับสายการผลิตจึงมักแสดงด้วยความถี่หรือจำนวนครั้งของความผิดพลาดที่ส่งผลให้เกิดของเสียและต้นทุนการแก้ไขงาน   

รูปที่ 1 การเชื่อมโยงปัจจัยสายการผลิต

โดยผู้จัดการโรงงานสามารถประเมินผลจากการปฏิบัติงานเทียบกับมาตรฐานด้วยการพิจารณาปัจจัยหลัก ดังนี้
* ปริมาณทรัพยากรที่ถูกใช้ในกระบวนการสร้างคุณค่าเพิ่ม เช่น ระยะเวลาทำงานของแรงงาน (Man-hours) ชั่วโมงการเดินเครื่องจักร (Machine-hours) เป็นต้น
* ปริมาณวัตถุดิบที่ถูกใช้สำหรับการแปรรูปตามคำสั่งผลิต
* เวลาที่ใช้สำหรับการตั้งเครื่องและค่าใช้จ่ายทางด้านเครื่องมือ
* ปริมาณงานเสียหรืองานที่ต้องส่งแก้ไข

รูปที่ 2 กระบวนการแปรรูปเพื่อสร้างผลิตผล

โดยทั่วไปผู้ประกอบการภาคการผลิตมักใช้อัตราการเกิดของเสีย (Defect Rate) เป็นตัวชี้วัดผลิตภาพกระบวนการ ซึ่งตัวชี้วัดดังกล่าวได้ถูกใช้เทียบเคียงระหว่างผลลัพธ์หรือผลิตผลจากกระบวนการกับเป้าหมายเพื่อประเมินต้นทุนกระบวนการและการกำหนดกิจกรรมไคเซ็น ดังนั้นการวัดผลิตภาพกระบวนการด้วยอัตราการเกิดของเสียจึงแสดงด้วยอัตราผลิตผลดี (Yield) ตามความสัมพันธ์ ดังนี้

จากความสัมพันธ์สมการ 1 และ 2 เป็นการวัดผลิตภาพจากปริมาณของเสียที่ตรวจพบจากผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย (Final Product) หรือชิ้นงานหลังจากผ่านขั้นตอนทุกกระบวนการ ดังนั้นการวัดอัตราผลิตผลที่มีคุณภาพหรือผลิตภาพกระบวนการ สามารถแทนด้วยความสัมพันธ์

รูปที่ 3 ปัจจัยสนับสนุนการลดต้นทุน

สำหรับการวัดความสูญเสียจากกระบวนการทั่วไปได้ใช้ข้อมูลของเสียหรือผลิตผลที่ผ่านกระบวนการขั้นสุดท้ายในรูปผลิตภัณฑ์จึงทำให้ไม่สามารถทราบถึงปัจจัยหลักหรือสาเหตุความสูญเสียที่เกิดขึ้นในแต่ละกระบวนการซึ่งส่งผลต่อต้นทุนคุณภาพสูงขึ้น แม้ว่าหลายองค์กรจะมีผลกำไรก็ตามแต่ได้เกิดความสูญเสียที่ซ่อนเร้นภายในกระบวนการหรือเรียกว่า Hidden Factory

ดังนั้นเพื่อทำความเข้าใจความสูญเสียดังกล่าวจึงต้องประเมินค่าผลิตผลดีที่เกิดขึ้น (Throughput Yield) ซึ่งแสดงถึงความน่าจะเป็นหรือโอกาสที่จะเกิดผลิตผลไม่ตรงตามข้อกำหนดทางคุณภาพ (Non-conformance) โดยค่า Throughput สัมพันธ์กับความสูญเสียที่ซ่อนเร้น ดังนี้

 รูปที่ 4 การแสดงความสูญเสียซ่อนเร้นในกระบวนการ

* Rolled Throughput Yield (RTY) เป็นความน่าจะเป็นที่ผลิตภัณฑ์จะไม่เกิดความบกพร่องหรือของเสีย (Defect Free) เมื่อได้ผ่านขั้นตอนทุกกระบวนการ  โดยค่า RTY สามารถประเมินได้จากการหาค่า Yield ที่เกิดขึ้นในแต่ละกระบวนการ ดังนั้นผลรวมของ RTY จึงแสดงด้วยความสัมพันธ์ 

รูปที่ 5 การหาค่า Rolled Throughput Yield ทั้งกระบวนการ

* ค่าผลิตผลดีทั่วไป (Normalized Yield) คือ ค่าเฉลี่ยของ Throughput Yield ที่เกิดขึ้นแต่ละกระบวนการ

รูปที่ 6 ตัวอย่างการแสดงค่า RTY ในสายผลิตภัณฑ์

โดยทั่วไปค่า Rolled Throughput Yield ทั้งกระบวนการผลิตจะต่ำกว่าค่า Yield ของ Normalized Yield จากกระบวนการเดี่ยว นั่นคือ หากสายการผลิตหนึ่งประกอบด้วย 100 กระบวนการ โดยแต่ละกระบวนการมีค่า Yield 0.99 ดังนั้นค่า RTY ของทั้งสายการผลิต = (0.99)¹⁰⁰ = 0.366

สำหรับข้อมูลต้นทุนความสูญเสียจากปัญหาความบกพร่องทางคุณภาพ (COPQ) ได้ถูกใช้ประเมินความสามารถทำกำไร (Profitability) โดยข้อมูลต้นทุนความสูญเสียได้ถูกจำแนกตามประเภท ดังนี้

1. ต้นทุนป้องกัน (Prevention cost)  เป็นต้นทุนสำหรับป้องกันไม่ให้เกิดของเสียหรือความบกพร่อง (Non-conform to Specifications) ประกอบด้วย ค่าใช้จ่ายฝึกอบรม การวางแผน การส่งเสริมกิจกรรมคุณภาพ เป็นต้น
2.  ต้นทุนการประเมิน (Appraisal Costs) เป็นต้นทุนที่เกิดขึ้นจากการตรวจสอบหรือขั้นตอนประเมินคุณภาพผลิตภัณฑ์ที่ไม่ตรงตามข้อกำหนด เช่น การทดสอบวัตถุดิบและผลิตภัณฑ์

3.  ต้นทุนความเสียหายภายใน (Internal Failure Costs) เป็นต้นทุนที่เกิดขึ้นจากการแก้ไขงานก่อนที่จะดำเนินการส่งมอบให้กับลูกค้า
4. ต้นทุนความเสียหายภายนอก (External Failure Costs) เกิดขึ้นเมื่อตรวจพบความบกพร่องหรือของเสียหลังจากได้ส่งมอบสินค้าถึงมือลูกค้าแล้ว เช่น การซ่อมแซม การส่งของคืน ค่าประกัน และความเสื่อมเสียภาพพจน์ขององค์กร เป็นต้น

รูปที่ 7 การจำแนกโครงสร้างต้นทุนทางคุณภาพ

ส่วนการคำนวณต้นทุนต่อหน่วยผลิตภัณฑ์ประเมินได้จากผลรวมต้นทุนทางตรง (Direct Cost) กับต้นทุนงานแก้ไขหารด้วยค่า Yield แสดงด้วยความสัมพันธ์ ดังนี้

โดยทั่วไปการเก็บข้อมูลผลิตภาพกระบวนการเกี่ยวกับชิ้นงานที่มีคุณภาพดีอาจทำการสุ่มตัวอย่าง ซึ่งต้นทุนต่อหน่วยประกอบด้วย ค่าแรงงาน การตรวจสอบ การจัดสรรค่าโสหุ้ยในกระบวนการออกแบบ และระบบสนับสนุนกิจกรรมการผลิต

รูปที่ 8 การนำเสนอข้อมูลต้นทุนความสูญเสียตามช่วงเวลา

การวัดผลิตภาพสามารถเชื่อมโยงกับปัจจัยคุณภาพด้วยการบูรณาการดัชนีคุณภาพและค่า Product Yield เรียกว่า Quality-productivity Ratio (QPR) ซึ่งหาได้จากความสัมพันธ์

โดยดัชนีคุณภาพประกอบด้วยต้นทุนทางคุณภาพ ดังนั้นสัดส่วนค่า QPR จะเพิ่มขึ้นเมื่อต้นทุนกระบวนการหรืองานแก้ไขลดลง ซึ่งถูกใช้ประเมินผลประกอบการของธุรกิจตามความสัมพันธ์ ดังนี้

สำหรับ QPR ไม่เพียงแค่สะท้อนถึงคำมั่นขององค์กรที่ให้กับลูกค้าซึ่งประเมินจากความสามารถลดอัตราการคืนสินค้าจากลูกค้า แต่สัดส่วนดังกล่าวยังสะท้อนถึงปัจจัยภายนอกด้วยตัวชี้วัดทางคุณภาพที่ส่งผลให้เกิดการสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้า  

ช่วงเวลาหลายปีที่ผ่านมาอุตสาหกรรมที่มีสายการประกอบซับซ้อนอย่างผลิตภัณฑ์อิเลคทรอนิคส์ได้มีความพยายามลดต้นทุนต่อหน่วย (Cost per I/O) จากกิจกรรมแปรรูปในสายการประกอบโดยมุ่งปรับปรุงปัจจัยหลัก เช่น ปัจจัยทางคุณภาพ ลดรอบเวลาการผลิต ลดต้นทุนการทดสอบ ตลอดจนลดงานแก้ไขและอัตราการเกิดของเสีย เป็นต้น

ดังนั้นหากผู้ประกอบการไม่สามารถปรับปรุงปัจจัยเหล่านี้ก็จะไม่สามารถลดต้นทุนได้ตามเป้าหมาย ซึ่งในสภาพแวดล้อมการผลิตจริงทางผู้ประกอบการส่วนใหญ่ได้เผชิญกับปัญหาและปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อกลยุทธ์ลดต้นทุนการผลิต เช่น ความซับซ้อนของสายการประกอบ อัตราค่า Yield ลดลง ต้นทุนการทดสอบ งานแก้ไขมากขึ้น และรอบเวลาสูงกว่าเป้าหมาย เป็นต้น 

รูปที่ 9 ปัจจัยผลักดันให้เกิดความเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรม

ดังนั้นองค์กรที่ดำเนินโครงการปรับปรุงคุณภาพจึงได้ใช้มาตรวัดผลิตภาพกระบวนการด้วยอัตราการเกิดของเสียต่อหน่วย (DPO) เพื่อกำหนดเป้าหมายลดต้นทุนสายการประกอบผลิตภัณฑ์ โดยเฉพาะการใช้ข้อมูล DPO ร่วมกับเอกสารแสดงรายการวัสดุ (Bill of Material) หรือ BOM เพื่อกำหนดเป้าหมายหรือระดับคุณภาพสำหรับการส่งมอบ วิธีการทดสอบ และประมาณค่า Yield

ในบางกรณีอาจใช้ข้อมูล DPO ประเมินคาดการณ์จำนวนของเสียที่อาจเกิดขึ้นในรุ่นการผลิตต่อไปและประมาณต้นทุนที่เกี่ยวข้อง เช่น การเกิดของเสีย การทดสอบและแก้ไขข้อบกพร่อง (Debug) เป็นต้น  สำหรับวิศวกรออกแบบอาจใช้ข้อมูล DPO

สำหรับปรับปรุงความน่าเชื่อถือผลิตภัณฑ์ (Product Reliability) และกำหนดแผนการทดสอบ (Test Plan) ได้อย่างเหมาะสมด้วยการนำข้อมูลมาสร้างแบบจำลองโอกาสที่พบความบกพร่องจากเครื่องทดสอบแต่ละเครื่อง ทำให้สามารถออกแบบผลิตภัณฑ์ที่สอดคล้องตามข้อกำหนด (Specification) และสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้า ซึ่งเป็นปัจจัยหลักที่สนับสนุนการสร้างความน่าเชื่อถือและความสามารถในการแข่งขันให้กับธุรกิจ